Transformer模型開發從0到1-原理深入與項目實踐 李瑞濤 9787302684169 【台灣高等教育出版社】

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書名：Transformer模型開發從0到1-原理深入與項目實踐
ISBN：9787302684169
出版社：清華大學
著編譯者：李瑞濤
頁數：291
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1730100
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內容簡介

本書以實戰項目為主線，以理論基礎為核心，引導讀者漸進式地學習Transformer模型。 本書分為5篇共17章。Transformer模型基礎篇（第1～5章）重點介紹Transformer模型框架。把Transformer模型掰開，從最基礎的輸入出發，按照模型框架，一點一點走進Transformer模型的內部，直到最終的模型輸出；Transformer模型NLP領域篇（第6章和第7章）重點介紹Transformer模型在自然領域中的應用，了解ChatGPT的往事今生；Transformer模型計算機視覺篇（第8～10章）重點介紹Transformer模型在計算機視覺任務中的應用，讓Transformer模型可以看到真實的世界；Transformer模型進階篇（第11～13章）重點介紹Transformer模型在多模態領域上的應用，以及與其他模型的混合模型；Transformer模型實戰篇（第14～17章）從環境搭建到NLP領域，計算機視覺領域，音頻領域等的代碼實戰，徹底講解Transformer模型的運行機制。 本書的每個章節、每個知識點都有對應的代碼解析與精美圖片展示，讓讀者能夠更加容易理解Transformer模型的各個核心知識點。 本書既適合初學者入門，精心設計的案例對於工作多年的開發者也有參考價值，並可作為高等院校和培訓機構相關專業的教學參考書。

作者簡介

李瑞濤，副高級工程師，武漢理工大學碩士，長期從事智能硬體與軟體產品的研究開發工作。自媒體創作者，期堅持撰寫人工智能領域技術博客。在各大媒體平台開設人工智能領域視頻課程，受廣大網友一致好評。

目錄

Transformer模型基礎篇
第1章 Transformer綜述
1 1 Transformer是什麼
1 1 1 Transformer模型的工作原理
1 1 2 Transformer模型的編碼器與解碼器簡介
1 1 3 Transformer模型編碼器層
1 1 4 Transformer模型解碼器層
1 1 5 Transformer模型殘差連接與數據歸一化
1 2 Transformer模型框架
1 2 1 Transformer模型的詞嵌入
1 2 2 Transformer模型的位置編碼
1 2 3 Transformer模型的編碼器與解碼器
1 2 4 Transformer模型的最終輸出
1 2 5 Transformer模型的注意力機制
1 2 6 Transformer模型的多頭注意力機制
1 2 7 Transformer模型的前饋神經網絡
1 3 本章總結
第2章 Transformer模型的輸入與輸出
2 1 Transformer模型的詞嵌入
2 1 1 Transformer模型詞嵌入的概念
2 1 2 Transformer模型詞嵌入的代碼實現
2 2 Transformer模型的位置編碼
2 2 1 Transformer模型位置編碼的計算過程
2 2 2 Transformer模型位置編碼的正餘弦函數
2 2 3 Transformer模型位置編碼的代碼實現
2 3 Transformer模型解碼器的輸入
2 4 Transformer模型中的掩碼矩陣
2 4 1 Transformer模型的Pad Mask
2 4 2 Transformer模型的Sequence Mask
2 4 3 Transformer模型Sequence Mask & Pad Mask的代碼實現
2 5 Transformer模型的輸出
2 5 1 Transformer模型的線性層
2 5 2 Transformer模型輸出數據的Softmax操作
2 5 3 Transformer模型輸出數據的Softmax代碼實現
2 6 本章總結
第3章 Transformer模型的注意力機制
3 1 Transformer模型注意力機制的概念
3 1 1 Transformer模型的自注意力機制
3 1 2 Transformer模型注意力機制中兩個矩陣乘法的含義
3 1 3 Transformer模型的Softmax操作
3 1 4 Transformer模型的注意力矩陣
3 2 Transformer模型Q、K、V三矩陣
3 2 1 Transformer模型Q、K、V三矩陣的來歷
3 2 2 Transformer模型Q、K、V矩陣注意力機制的運算
3 3 Transformer模型注意力機制中的縮放點積
3 3 1 Transformer模型注意力機制的問題
3 3 2 Transformer模型注意力機制的縮放點積
3 4 Transformer模型注意力機制的代碼實現過程
3 5 Transformer模型多頭注意力機制
3 5 1 Transformer模型多頭注意力機制的計算公式
3 5 2 Transformer模型Qi、Ki、Vi的來歷
3 5 3 Transformer模型多頭注意力機制的計算
3 6 Transformer模型多頭注意力機制的代碼實現
3 6 1 Transformer模型多頭注意力機制的代碼
3 6 2 Transformer模型多頭注意力矩陣可視化
3 7 本章總結
第4章 Transformer模型的殘差連接，歸一化與前饋神經網絡
4 1 Transformer模型批歸一化與層歸一化
4 1 1 Transformer模型批歸一化
4 1 2 Transformer模型層歸一化
4 1 3 Transformer模型的層歸一化操作
4 1 4 Transformer模型層歸一化的代碼實現
4 2 殘差神經網絡
4 2 1 ResNet殘差神經網絡
4 2 2 Transformer模型的殘差連接
4 3 Transformer模型前饋神經網絡
4 3 1 Transformer模型前饋神經網絡的計算公式
4 3 2 激活函數
4 3 3 Transformer模型ReLU激活函數
4 3 4 Transformer模型前饋神經網絡的代碼實現
4 4 本章總結
第5章 Transformer模型搭建
5 1 Transformer模型編碼器
5 1 1 Transformer模型編碼器組成
5 1 2 Transformer模型編碼器層的代碼實現
5 1 3 搭建Transformer模型編碼器
5 2 Transformer模型解碼器
5 2 1 Transformer模型解碼器組成
5 2 2 Transformer模型解碼器層的代碼實現
5 2 3 搭建Transformer模型解碼器
5 3 搭建Transformer模型
5 3 1 Transformer模型組成
5 3 2 Transformer模型的代碼實現
5 4 Transformer模型訓練過程
5 5 Transformer模型預測過程
5 6 Transformer模型Force Teach
5 7 Transformer模型與RNN模型
5 7 1 RNN循環神經網絡
5 7 2 Transformer模型與RNN模型對比
5 8 本章總結
Transformer模型NLP領域篇
第6章 Transformer編碼器模型：BERT模型
6 1 BERT模型結構
6 1 1 BERT模型簡介
6 1 2 BERT模型構架
6 2 BERT模型的輸入部分
6 2 1 BERT模型的Token Embedding
6 2 2 BERT模型的位置編碼
6 2 3 BERT模型的序列嵌入
6 2 4 BERT模型的輸入
6 3 BERT模型Transformer編碼器框架
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